This is an interdisciplinary work in Computer Science and Operational Research. As it is well known, these two very important research fields are strictly connected. Among other aspects, one of the main areas where this interplay is strongly evident is Networking. As far as most recent decades have seen a constant growing of every kind of network computer connections , the need for advanced algorithms that help in optimizing the network performances became extremely relevant. Classical

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... ion-based approaches have been deeply studied and applied since long time. However, the technology evolution asks for more flexible and advanced algorithmic approaches to model increasingly complex network configurations. In this thesis we study an extension of the well known Traveling Salesman Problem (TSP): the Traveling Salesman Problem with Profits (TSPP). In this generalization, a profit is associated with each vertex and it is not necessary to visit all vertices. The goal is to determine a route through a subset of nodes that simultaneously minimizes the travel cost and maximizes the collected profit. The TSPP models the problem of sending a piece of information through a network where, in addition to the sending costs, it is also important to consider what "profit" this information can get during its routing. Because of its formulation, the right way to tackled the TSPP is by Multiobjective Optimization algorithms. Within this context, the aim of this work is to study new ways to solve the problem in both the exact and the approximated settings, giving all feasible instruments that can help to solve it, and to provide experimental insights into feasible networking instances. iii Sommario Questa tesi tratta argomenti che riguardano l'Informatica e la Ricerca Operativa. ComèComè e noto, questi importanti campi di ricerca sono strettamente collegati fra loro. Uno dei principali settori in cui questa interazionè e fortemente evidentè e il Networking. Negli ultimi decenni sì e vista una costante crescita di ogni genere di connessioni informatiche di rete, e la necessitá di algoritmi avanzati che aiutino ad ottimizzare le prestazioni di retè e diventata estremamente rilevante. Approcci classici di ottimizzazione sono stati ampiamente studiati e applicati da tempo. Tuttavia, l'evoluzione tecnologica richiede procedure piú flessibili e algoritmi piú avanzati per far fronte a configurazioni di rete sempre pi complesse. In questa tesi studiamo una estensione del Problema del Commesso Viaggiatore (TSP): il Problema del Commesso Viaggiatore con Profitti (TSPP). In questa generalizzazione, ad ogni verticèverticè e associato un profitto e, a differenza del classico TSP, nonènonè necessario visitare tutti i vertici. Si vuole determinare quei percorsi che contemporaneamente minimizzano il costo di viaggio e massimizzano il profitto raccolto. Il TSPP modella il problema di inviare un pacchetto di informazioni attraverso un rete in cui, oltre ai costi di invio, ' e anche importante considerare il "profitto" che queste informazioni possono accumulare durante il percorso. A causa della sua formulazione, il modo migliore di affrontare il TSPPèTSPPè mediante procedure di ottimizzazione multiobiettivo. In questo contesto, l'obiettivò e di studiare nuovi modi per risolvere il problema sia in maniera esatta che approssimata, fornendo tutti gli strumenti possibili che contribuiscano alla sua risoluzione, e introducendo nuovi spunti sperimentali in istanze di networking. v